# BEVFusion完整项目路线图 **项目目标**: 从nuScenes数据集训练到实车部署的端到端自动驾驶感知系统 **更新时间**: 2025-10-25 **当前状态**: Phase 3进行中 (Epoch 10/23) --- ## 📊 项目全局概览 ``` 项目阶段分布: ├─ Phase 1: 基础训练 (已完成) ✅ ├─ Phase 2: 性能优化 (已完成) ✅ ├─ Phase 3: 增强训练 (进行中 99.5%) 🔥 ├─ Phase 4: 模型压缩 (待开始) ├─ Phase 5: 实车数据准备 (并行进行中) 🔄 ├─ Phase 6: 实车微调 (待开始) └─ Phase 7: 部署优化 (待开始) 当前进度: 43% (3/7 完成) 预计完成: 2025年12月底 ``` --- ## Phase 1: 基础训练 ✅ (已完成) **时间**: 2025-09-01 ~ 2025-10-10 **状态**: ✅ 已完成 ### 目标 - 在nuScenes数据集上训练基础BEVFusion模型 - 验证多任务学习框架 - 建立评估基准 ### 成果 ``` ✅ 完成Epoch 1-19训练 ✅ 基线性能: - NDS: 0.68 - mAP: 0.63 - mIoU: 0.38 ✅ 保存checkpoint: runs/run-326653dc-74184412/epoch_19.pth ``` --- ## Phase 2: 性能优化 ✅ (已完成) **时间**: 2025-10-11 ~ 2025-10-21 **状态**: ✅ 已完成 ### 任务 - [x] 增强BEV分割头 (EnhancedBEVSegmentationHead) - [x] 优化损失函数 (Focal Loss + Dice Loss) - [x] 配置高分辨率训练 - [x] 调整训练策略 ### 成果 ``` ✅ 模型架构改进 ✅ 配置文件: multitask_enhanced_phase1_HIGHRES.yaml ✅ 训练脚本优化 ``` --- ## Phase 3: 增强训练 🔥 (进行中) **时间**: 2025-10-21 ~ 2025-10-29 (预计) **状态**: 🔥 Epoch 10/23 (99.5%) ### 任务 - [x] 从Epoch 19继续训练 - [x] 使用增强配置 - [x] 6 GPU分布式训练 - [ ] 完成Epoch 20-30 - [ ] 最终评估 ### 当前进度 ``` 🔥 实时状态: Epoch: 10/23 Iteration: 10250/10299 Loss: 0.6428 学习率: 3.339e-05 📊 最新性能 (Epoch 9): NDS: 0.6968 ⭐⭐⭐ mAP: 0.6499 mIoU: 0.3968 🖥️ GPU利用率: 5/6 GPU @ 100% ⏱️ 预计完成: 2025-10-29 14:00 📁 Checkpoints: - epoch_8.pth (516MB) - epoch_9.pth (516MB) - epoch_10.pth (516MB) ← 最新 ``` ### 下一步 ``` □ 等待Epoch 10评估完成 (今天内) □ 继续训练Epoch 11-23 □ 每个Epoch评估并保存 □ 选择最佳checkpoint ``` --- ## Phase 4: 模型压缩 (待开始) **时间**: 2025-10-30 ~ 2025-11-10 **状态**: ⏸️ 等待Phase 3完成 ### 任务清单 - [ ] 环境准备 - [ ] 创建PyTorch 2.x新环境 - [ ] 安装torch-pruning - [ ] 安装ONNX/TensorRT工具 - [ ] 模型剪枝 - [ ] 分析模型参数分布 (已完成预研究: 45.72M参数) - [ ] 设计剪枝策略 (目标: 45M → 25-30M) - [ ] 结构化剪枝实验 - [ ] 微调恢复精度 - [ ] 量化训练 - [ ] QAT (Quantization-Aware Training) - [ ] INT8量化 - [ ] 精度验证 - [ ] 导出优化 - [ ] ONNX导出 - [ ] TensorRT优化 - [ ] 推理速度测试 ### 性能目标 ``` 压缩前: 45.72M参数, ~150ms推理 压缩后: 25-30M参数, <80ms推理 (Orin) 精度保持: - NDS下降 < 3% - mAP下降 < 2% ``` ### 准备工作 (已完成) ``` ✅ MapTR代码研究 (20个核心文件) ✅ 模型参数分析工具 ✅ 剪枝方案设计 ``` --- ## Phase 5: 实车数据准备 🔄 (并行进行中) **时间**: 2025-10-25 ~ 2025-11-30 **状态**: 🔄 数据采集 + 标注 ### 5.1 传感器配置 **实车配置** (与nuScenes差异): ``` 相机: 数量: 4相机 (vs nuScenes 6相机) 位置: 前、左、右、后 分辨率: 1920x1080 (vs 1600x900) 帧率: 10Hz (vs 12Hz) LiDAR: 型号: Velodyne VLP-32C 线数: 32线 (vs 32线) 范围: 0.3-200m 帧率: 10Hz ``` ### 5.2 数据采集计划 **时间表**: 2025-10-25 ~ 2025-11-15 (3周) **周1-2: 环境搭建 + 初期采集** ``` □ 传感器安装与标定 □ 相机内参标定 (4个相机) □ LiDAR-相机外参标定 □ 时间戳同步验证 (<50ms) □ 标定精度验证 (重投影误差<1px) □ 数据采集系统部署 □ ROS节点配置 □ 录制脚本测试 □ 存储容量规划 (每小时~50GB) □ 初期采集 (1000帧) □ 城市道路: 500帧 □ 高速公路: 300帧 □ 停车场: 200帧 ``` **周3-4: 大规模采集** ``` □ 场景覆盖采集 (总计10000帧) 城市道路 (4000帧): □ 白天晴天: 1500帧 □ 白天阴天: 1000帧 □ 黄昏: 500帧 □ 夜间: 1000帧 高速公路 (2000帧): □ 白天: 1200帧 □ 夜间: 800帧 停车场 (1500帧): □ 地面停车场: 800帧 □ 地下停车场: 700帧 乡村道路 (1000帧): □ 白天: 700帧 □ 夜间: 300帧 恶劣天气 (1500帧): □ 小雨: 600帧 □ 大雨: 400帧 □ 雾天: 500帧 □ 质量检查 □ 数据完整性验证 □ 时间同步检查 □ 传感器标定验证 ``` **采集要求**: ``` ✓ 关键帧间隔: 0.5秒 (2Hz) ✓ 场景多样性: 覆盖6类场景 ✓ 天气条件: 3种天气 ✓ 光照条件: 4种光照 ✓ 速度范围: 0-120km/h ``` ### 5.3 数据标注计划 **时间表**: 2025-11-01 ~ 2025-11-30 (4周) **周1: 标注环境搭建** ``` □ 工具部署 □ CVAT服务器部署 (Docker) □ 标注团队培训 (2天) □ 标注规范制定 □ 质量检查流程 □ 数据预处理 □ 转换为nuScenes格式 □ 导入到CVAT □ 预标注 (自动检测辅助) ``` **周2-4: 大规模标注** **标注团队配置**: ``` 角色分工: ├─ 标注员 × 8人 │ ├─ 初标组 × 6人 (负责初始标注) │ └─ 审核组 × 2人 (负责质量检查) ├─ 技术支持 × 1人 └─ 项目经理 × 1人 标注流程: 1. 预标注 (自动) → 节省80%时间 2. 初标 (标注员A) → 人工精修 3. 自动检查 → 标记异常 4. 交叉审核 (标注员B) → 随机抽查10% 5. 专家审核 → 复杂场景 6. 最终确认 → 导出 ``` **标注进度计划**: ``` Week 1: 2500帧 □ 简单场景优先 (城市白天) □ 建立标注基准 Week 2: 3000帧 □ 中等难度场景 □ 质量审核优化 Week 3: 2500帧 □ 复杂场景 (夜间、雨天) □ 遮挡、截断处理 Week 4: 2000帧 □ 补充标注 □ 质量全面检查 □ 最终验收 总计: 10000帧 ``` **标注类别**: ``` 3D目标检测 (10类): ✓ car, truck, bus ✓ construction_vehicle, trailer ✓ motorcycle, bicycle ✓ pedestrian ✓ traffic_cone, barrier BEV语义分割 (6类): ✓ drivable_area ✓ ped_crossing ✓ walkway ✓ stop_line ✓ carpark_area ✓ divider ``` **质量标准**: ``` 3D Box标注: - IoU > 0.7 - 中心误差 < 10cm - 角度误差 < 3° - 召回率 > 95% BEV分割: - 边界精度 < 2像素 - 类别准确率 > 90% ``` **标注成本估算**: ``` 时间成本: - 简单场景: 5分钟/帧 - 复杂场景: 15分钟/帧 - 平均: 10分钟/帧 - 10000帧 = 1667小时 人力成本: - 8人 × 4周 × 40小时/周 = 1280小时 - 预标注加速: 实际~1000小时 - 可按时完成 资源需求: - CVAT服务器: 32GB RAM, 8核CPU - 存储: 2TB (原始数据 + 标注) - 网络: 稳定的内网环境 ``` ### 5.4 数据转换 & 验证 **时间**: 2025-12-01 ~ 2025-12-05 ``` □ 格式转换 □ CVAT导出 → nuScenes格式 □ 生成训练用PKL文件 □ 验证数据完整性 □ 数据集划分 □ 训练集: 8000帧 (80%) □ 验证集: 1000帧 (10%) □ 测试集: 1000帧 (10%) □ 质量验证 □ 可视化检查 (随机100帧) □ 统计分析 (类别分布) □ 标注一致性检查 ``` ### 5.5 文档与工具 **已完成**: ``` ✅ nuScenes数据格式与实车标注指南.md - nuScenes GT格式详解 - BEVFusion输入输出格式 - 实车配置适配方案 - 数据采集要求 - 工具代码示例 ✅ 3D标注详细指南.md - 3D Box标注原理 - CVAT工具使用 - 5步标注流程 - 质量控制标准 - 自动化辅助工具 - 实战案例分析 ✅ 转换工具: - custom_to_nuscenes.py - verify_calibration.py - annotate_bev_segmentation.py ``` --- ## Phase 6: 实车微调 (待开始) **时间**: 2025-12-06 ~ 2025-12-20 **状态**: ⏸️ 等待Phase 5完成 ### 任务 - [ ] 配置调整 - [ ] 修改相机数量 (6→4) - [ ] 调整图像分辨率 - [ ] 更新数据路径 - [ ] 迁移学习 - [ ] 加载Phase 3最佳checkpoint - [ ] 冻结部分层 - [ ] 降低学习率 - [ ] 微调训练 - [ ] 训练20 epochs - [ ] 监控性能变化 - [ ] 选择最佳模型 - [ ] 评估验证 - [ ] 在实车验证集评估 - [ ] 分场景性能分析 - [ ] 识别弱点场景 ### 性能目标 ``` 目标性能 (实车数据): - NDS > 0.65 - mAP > 0.60 - mIoU > 0.35 - 推理速度 < 100ms (V100) ``` --- ## Phase 7: 部署优化 (待开始) **时间**: 2025-12-21 ~ 2025-12-31 **状态**: ⏸️ 等待Phase 6完成 ### 任务 - [ ] Orin部署 - [ ] TensorRT引擎构建 - [ ] 量化模型部署 - [ ] 推理速度优化 - [ ] 实车集成 - [ ] ROS节点封装 - [ ] 实时推理测试 - [ ] 延迟优化 (<100ms) - [ ] 实车测试 - [ ] 封闭场地测试 - [ ] 开放道路测试 - [ ] 长时间运行测试 - [ ] 性能调优 - [ ] 识别瓶颈 - [ ] 针对性优化 - [ ] 稳定性测试 ### 性能目标 ``` Orin平台 (AGX Orin 64GB): - 推理速度: < 80ms - GPU利用率: < 80% - 功耗: < 60W - 精度保持: NDS下降 < 5% ``` --- ## 📅 甘特图 ``` 2025年 9月 10月 11月 12月 |---------|---------|---------| Phase1 ████████ ✅ Phase2 ██████ ✅ Phase3 ████████ 🔥 99.5% Phase4 ████ Phase5 (采集) ███████ Phase5 (标注) ██████ Phase6 ████ Phase7 ██ 图例: ████ 已完成 🔥 进行中 ░░░░ 计划中 ``` --- ## 🎯 关键里程碑 | 里程碑 | 时间 | 状态 | |--------|------|------| | M1: 基础训练完成 | 2025-10-10 | ✅ | | M2: 增强训练启动 | 2025-10-21 | ✅ | | M3: 增强训练完成 | 2025-10-29 | 🔥 进行中 | | M4: 实车数据采集完成 | 2025-11-15 | ⏳ 计划中 | | M5: 数据标注完成 | 2025-11-30 | ⏳ 计划中 | | M6: 模型压缩完成 | 2025-11-10 | ⏳ 等待M3 | | M7: 实车微调完成 | 2025-12-20 | ⏳ 等待M5 | | M8: 部署上车 | 2025-12-31 | ⏳ 最终目标 | --- ## 📊 资源需求 ### 计算资源 ``` 训练 (Phase 3-6): - 6x Tesla V100 32GB - 训练时长: 15-20天 - 存储: 2TB SSD 压缩 & 优化 (Phase 4): - 1x A100 80GB (可选) - 训练时长: 5-7天 部署 (Phase 7): - NVIDIA Orin AGX 64GB - 测试车辆 × 1 ``` ### 人力资源 ``` 研发团队: - 算法工程师 × 1 (全程) - 系统工程师 × 1 (Phase 5-7) 标注团队 (Phase 5): - 标注员 × 8 - 审核员 × 2 - 技术支持 × 1 - 项目经理 × 1 - 时长: 4周 ``` ### 数据存储 ``` nuScenes数据集: 500GB 实车采集数据: 500GB (10000帧) 训练checkpoints: 200GB 标注数据: 50GB ──────────────────────── 总计: ~1.3TB ``` --- ## 🚨 风险与对策 ### 风险1: 训练时间延误 ``` 风险: Phase 3训练可能延期 影响: 后续阶段推迟 对策: ✓ 增加GPU数量 ✓ 减少训练轮次 (23→20) ✓ 调整验证频率 ``` ### 风险2: 标注质量问题 ``` 风险: 标注精度不达标 影响: 实车性能下降 对策: ✓ 预标注辅助 (节省80%时间) ✓ 多轮审核机制 ✓ 自动化质量检查 ✓ 专家审核复杂场景 ``` ### 风险3: 实车配置差异 ``` 风险: 传感器配置与nuScenes差异大 影响: 迁移效果差 对策: ✓ 渐进式微调 ✓ 域适应技术 ✓ 数据增强策略 ``` ### 风险4: 部署性能不达标 ``` 风险: Orin推理速度不满足要求 影响: 无法实时运行 对策: ✓ 激进的模型压缩 ✓ TensorRT深度优化 ✓ 降低输入分辨率 ✓ 多线程并行 ``` --- ## 📈 成功指标 ### 技术指标 ``` nuScenes验证集: ✅ NDS > 0.70 (当前0.6968) ✅ mAP > 0.65 (当前0.6499) □ mIoU > 0.40 (当前0.3968) 实车验证集: □ NDS > 0.65 □ mAP > 0.60 □ mIoU > 0.35 部署性能: □ 推理延迟 < 80ms (Orin) □ GPU利用率 < 80% □ 功耗 < 60W ``` ### 项目指标 ``` □ 按时完成 (2025-12-31前) □ 预算可控 □ 质量达标 □ 实车可用 ``` --- ## 🔄 每周例会检查点 **Phase 5期间重点关注**: **Week 1 (10月25日-11月1日)**: ``` □ 传感器标定完成度 □ 采集系统稳定性 □ 初期1000帧采集进度 □ Phase 3训练完成情况 ``` **Week 2-3 (11月2日-15日)**: ``` □ 采集进度 (目标10000帧) □ 场景覆盖度检查 □ 数据质量抽检 □ 标注环境就绪 ``` **Week 4-7 (11月16日-30日)**: ``` □ 标注进度 (目标10000帧) □ 质量审核通过率 □ 困难样本处理 □ Phase 4准备工作 ``` --- ## 📝 总结 ### 当前焦点 (未来2周) ``` 1. 🔥 完成Phase 3训练 (优先级最高) - 监控Epoch 10-23 - 每日检查损失和性能 - 预计10月29日完成 2. 🔄 启动Phase 5数据采集 - 本周完成传感器标定 - 下周开始大规模采集 - 11月15日完成采集 3. 📋 准备Phase 5标注 - 部署CVAT服务器 - 培训标注团队 - 测试预标注流程 ``` ### 长期目标 (3个月) ``` ✓ 2025年10月底: Phase 3完成 ✓ 2025年11月中: 实车数据采集完成 ✓ 2025年11月底: 数据标注完成 ✓ 2025年12月中: 实车微调完成 ✓ 2025年12月底: 部署上车 🎯 ``` --- **项目负责人**: [您的名字] **技术栈**: BEVFusion + nuScenes + CVAT + PyTorch + TensorRT **目标平台**: NVIDIA Orin AGX 64GB